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   Cuando la muestra consta de 30 o más datos, lo
    aconsejable es agrupar los datos en clases y a
    partir de estas determinar las características de la
    muestra y por consiguiente las de la población de
    donde fue tomada.
   Antes de pasar a definir cuál es la manera de
    determinar las características de interés (media,
    mediana, moda, etc.) cuando se han agrupado en
    clases los datos de la muestra, es necesario que
    sepamos como se agrupan los datos.
   Determinar el rango o recorrido de los datos.

    Rango = Valor mayor – Valor menor
   Establecer el número de clases (k)en que se
    van a agrupar los datos tomando como base
    para esto la siguiente tabla.
            Tamaño de muestra o No. De datos   Número de clases

            Menos de 50                        5a7

            50 a 99                            6 a 10

            100 a 250                          7 a 12

            250 en adelante                    10 a 20



    El uso de esta tabla es uno de los criterios que se
    puede tomar en cuenta para establecer el número
    de clases en las que se van a agrupar los datos,
    existen otros para hacerlo.
   Determinar la amplitud de clase para agrupar
    (C).
   Formar clases y agrupar datos.
    Para formar la primera clase, se pone como límite
    inferior de la primera clase un valor un poco
    menor que el dato menor encontrado en la
    muestra y posteriormente se suma a este valor C,
    obteniendo de esta manera el límite superior de la
    primera clase, luego se procede a obtener los
    límites de la clase siguiente y así sucesivamente.
   Ejemplo:
    Los siguientes datos se refieren al diámetro en
    pulgadas de un engrane.
        6.75    7.00     7.00    6.75    6.50     6.50    7.15    7.00
        6.50    6.50     6.50    6.25    6.25     6.50    6.65    7.00
        7.25    6.70     6.00    6.75    6.00     6.75    6.75    7.10
        7.00    6.70     6.50    6.75    6.25     6.65    6.75    7.10
        7.25    6.75     6.25    6.25    7.00     6.75    7.00    7.15




a) Agrupe datos, considere k=6.
b) Obtenga: Histograma, polígono de frecuencias, ojiva y distribución de
   probabilidad.
Solución:
a) Agrupando datos;
1. R= VM - Vm = 7.25 – 6.00 = 1.25
2. k = 6
3.
4. Formando clases
Para formar la primera clase se toma un valor
un poco menor que el valor menor encontrado
en la muestra; luego,
 LI      LS    Frecuencia   Marca de clase   Límite real   Límite real   Frecuencia       Frecuencia
                                              inferior      superior      relativa          Relativa
                                                                                          acumulada
 5.97 – 6.18       2            6.075          5.965         6.185       2/40 = 0.05   0.05
 6.19 – 6.40       5            6.295          6.185         6.405       5/40=0.125    0.175
 6.41 – 6.62       7            6.515          6.405         6.625          0.175      0.350
 6.63 – 6.84      13            6.735          6.625         6.845          0.325      0.675
 6.85 – 7.06       7            6.955          6.845         7.065          0.175      0.850
 7.07 – 7.28       6            7.175          7.065         7.285           0.15      1.000
    Total         40                                                        1.000
b) Gráficas:

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Tablas de frecuencia

  • 1.
  • 2. Cuando la muestra consta de 30 o más datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir de estas determinar las características de la muestra y por consiguiente las de la población de donde fue tomada.  Antes de pasar a definir cuál es la manera de determinar las características de interés (media, mediana, moda, etc.) cuando se han agrupado en clases los datos de la muestra, es necesario que sepamos como se agrupan los datos.
  • 3. Determinar el rango o recorrido de los datos. Rango = Valor mayor – Valor menor
  • 4. Establecer el número de clases (k)en que se van a agrupar los datos tomando como base para esto la siguiente tabla. Tamaño de muestra o No. De datos Número de clases Menos de 50 5a7 50 a 99 6 a 10 100 a 250 7 a 12 250 en adelante 10 a 20 El uso de esta tabla es uno de los criterios que se puede tomar en cuenta para establecer el número de clases en las que se van a agrupar los datos, existen otros para hacerlo.
  • 5. Determinar la amplitud de clase para agrupar (C).
  • 6. Formar clases y agrupar datos. Para formar la primera clase, se pone como límite inferior de la primera clase un valor un poco menor que el dato menor encontrado en la muestra y posteriormente se suma a este valor C, obteniendo de esta manera el límite superior de la primera clase, luego se procede a obtener los límites de la clase siguiente y así sucesivamente.
  • 7. Ejemplo: Los siguientes datos se refieren al diámetro en pulgadas de un engrane. 6.75 7.00 7.00 6.75 6.50 6.50 7.15 7.00 6.50 6.50 6.50 6.25 6.25 6.50 6.65 7.00 7.25 6.70 6.00 6.75 6.00 6.75 6.75 7.10 7.00 6.70 6.50 6.75 6.25 6.65 6.75 7.10 7.25 6.75 6.25 6.25 7.00 6.75 7.00 7.15 a) Agrupe datos, considere k=6. b) Obtenga: Histograma, polígono de frecuencias, ojiva y distribución de probabilidad.
  • 8. Solución: a) Agrupando datos; 1. R= VM - Vm = 7.25 – 6.00 = 1.25 2. k = 6 3.
  • 9. 4. Formando clases Para formar la primera clase se toma un valor un poco menor que el valor menor encontrado en la muestra; luego, LI LS Frecuencia Marca de clase Límite real Límite real Frecuencia Frecuencia inferior superior relativa Relativa acumulada 5.97 – 6.18 2 6.075 5.965 6.185 2/40 = 0.05 0.05 6.19 – 6.40 5 6.295 6.185 6.405 5/40=0.125 0.175 6.41 – 6.62 7 6.515 6.405 6.625 0.175 0.350 6.63 – 6.84 13 6.735 6.625 6.845 0.325 0.675 6.85 – 7.06 7 6.955 6.845 7.065 0.175 0.850 7.07 – 7.28 6 7.175 7.065 7.285 0.15 1.000 Total 40 1.000